Middle/Senior LLM Engineer

Moscow, Dubai
from RUB 270,000/month
Remote
Full-time

ML LLM AI DS

Brief description of the vacancy

Ищем LLM-инженеров для разработки финтех-решений на базе языковых моделей.

About the company

Company Fortis

Привет! Fortis - это финтех-компания, использующая современные подходы к ведению бизнеса. Мы предлагаем эффективные IT-решения, которые помогают нашим партнерам работать с платежами, клиентами и автоматизировать бизнес.

Fortis в цифрах:

  • 4млрд транзакций ежегодно
  • 10млн покупателей
  • 4000+ мерчантов в ОАЭ
  • 70+ человек в команде

Responsibilities

  • Проектировать и разрабатывать end-to-end LLM-пайплайны: от приема и обработки входных данных до генерации, пост-обработки и выдачи финального результата;
  • Создавать и оптимизировать сложные RAG-системы: заниматься чанкингом, генерацией эмбеддингов, работой с векторными БД и настройкой релевантного поиска для повышения точности ответов модели;
  • Заниматься продвинутым prompt engineering: разрабатывать, тестировать и совершенствовать prompt-шаблоны для решения продуктовых задач, включая использование chain-of-thought, tool calling и получения структурированных выходных данных;
  • Интегрировать и выбирать LLM: работать с облачными API и/или с open-source моделями, подбирая оптимальное решение под задачу с учетом качества, стоимости и задержек;
  • Обеспечивать вывод решений в production: развертывать, масштабировать и поддерживать отказоустойчивые inference-сервисы, используя контейнеризацию (Docker) и облачные платформы;
  • Настраивать и проводить fine-tuning моделей: дообучать open-source LLM под специфические домены и задачи с использованием современных методов (например, LoRA);
  • Разрабатывать и внедрять систему оценки качества: создавать автоматические метрики и human-in-the-loop процессы для тестирования, мониторинга качества ответов и выявления дрифта или деградации;
  • Внедрять механизмы безопасности и контроля: предотвращать утечки конфиденциальных данных (PII), минимизировать uгаллюцинации и ограничивать нежелательное поведение моделей;
  • Тесно взаимодействовать с продуктовыми и инженерными командами: переводить бизнес-требования в технические спецификации и интегрировать LLM-компоненты в backend-сервисы и пользовательские интерфейсы;
  • Вести MLOps-практики: обеспечивать воспроизводимость экспериментов, версионирование данных и моделей, настройку мониторинга и CI/CD пайплайнов для ML-компонентов.

Requirements

  • Опыт коммерческой разработки LLM-решений от 2-х лет;
  • Глубокое знание Python и опыт разработки backend-сервисов;
  • Практический опыт построения RAG-архитектур: от чанкинга и эмбеддингов до работы с векторными БД (FAISS, Milvus, Weaviate, Pinecone и аналогами);
  • Свободное владение современными подходами prompt engineering для решения комплексных задач;
  • Опыт работы как с облачными LLM API, так и с open-source моделями — их запуском, инференсом и интеграцией;
  • Понимание принципов MLOps: контейнеризация (Docker), логирование, мониторинг, версионирование;
  • Владение Git, умение проводить и принимать code review.

Будет плюсом:

  • Опыт работы с фреймворками:
  1. LangChain;
  2. LlamaIndex;
  3. Haystack.
  • Опыт fine-tuning open-source моделей (LLaMA, Mistral, Qwen и аналоги);
  • Работа с GPU и оптимизация inference (quantization, batching);
  • Опыт построения LLM-агентов и multi-agent систем;
  • Интеграция LLM с инструментами и внешними API;
  • Понимание Data Governance и Responsible AI.

Working conditions

  • Удалённый формат работы;
  • Оплачиваемые командировки, чтобы быть в более тесной связи с командой;
  • Бонусы по итогам perfomance review;
  • Дей-оффы;
  • Корпоративную культуру с открытыми коммуникациями, корпоративами, тимбилдингами;
  • Поддержку обучения и развития компетенций;
  • Скидки на партнёрские программы: доставки еды, кафе и рестораны, спорт и др.

Contacts

Log InOnly registered users can open employer contacts.

Our website uses cookies, including web analytics services. By using the website, you consent to the processing of personal data using cookies. You can find out more about the processing of personal data in the Privacy policy